Experiencia del cliente y asistentes virtuales cognitivos
Basados en inteligencia artificial, los asistentes virtuales cognitivos se diferencian de los chatbots porque son capaces de interactuar dentro de un contexto en el que reconocen los estados de ánimo del usuario durante una conversación. El 60% de los consumidores cree que reducirá el tiempo de las respuestas a la vez que éstas estarán muy personalizadas según sus preferencias. Hace ya 10 años que irrumpieron en la vida de los usuarios asistentes virtuales como Siri o Cortana con la función de facilitarles la vida en múltiples facetas: desde información sobre el tráfico y la previsión meteorológico hasta la resolución de dudas acerca del horario de apertura de una farmacia u otro establecimiento. Se trata de una herramienta que se ha vuelto cotidiana y que los consumidores también quieren incorporar a su relación con las marcas. Ya en 2018, la consultora Gartner predijo que en los siguientes años las personas tendrían más conversaciones con bots que con su cónyuge. Quizá una previsión que pueda parecer exagerada, pero no exenta de razón si se tiene en cuenta que, con el auge de la inteligencia artificial (IA) y las interfaces de usuario conversacionales, es cada vez más probable que interactuemos con un bot sin saberlo a través de smartphones, tabletas, asistentes personales virtuales (VPA) o los sistemas de entretenimiento del hogar y automóviles. El paso siguiente es el uso de los asistentes virtuales cognitivos (AVC). También basados en inteligencia artificial se diferencian de los chatbots porque son capaces de interactuar dentro de un contexto en el que reconocen los estados de ánimo del usuario durante una conversación. Esto, por un lado, se traduce en una mejor experiencia del cliente, que siente que recibe un trato más personalizado; y en la mejora de los resultados de las ventas al satisfacer mejor sus demandas. Interacción con contexto Estos servicios cognitivos suelen hacer uso de una cámara con la que identificar las expresiones faciales de quien habla y, al mismo tiempo, interpretarla para entender la información que recibe y responder en consecuencia. Al aumentar el grado de inteligencia de estos servicios y la automatización de la relación de las empresas con el cliente, el riesgo al que se enfrentan las marcas es la deshumanización del trato con el consumidor, advierte la firma de análisis PwC en su informe ‘Bots, Machine Learning, Servicios Cognitivos’. Los datos de este documento muestran, sin embargo, una buena predisposición por parte de los usuarios: el 60% cree que reducirá el tiempo de las respuestas a la vez que ganarán en personalización, el 38% afirma que el empleo de IA puede proporcionarles mejores experiencias y el 43% de los millenials pagaría un plus por un servicio híbrido de IA con acceso a un agente humano. La vinculación de las soluciones cognitivas con las plataformas de CRM supondrá un avance en la experiencia de cliente, por la posibilidad de personalizar las interacciones y poder hacerlo, además, a gran escala, combinando información relevante y abundante sobre el contexto del usuario, con modelos cognitivos (por ejemplo, propensión a la compra, siguiente mejor acción) y con modelos de relación multicanal, a lo largo de los diferentes customer journeys. Una plataforma como RedPoint Global by aggity es capaz de ofrecer esa visión global del viaje del cliente para lanzar acciones en diferentes medios y optimizar las conversaciones, pudiendo generar interacciones más personales y en tiempo real gracias a los datos almacenados de los usuarios conectados entre sí y a los que tienen acceso todos los profesionales de marketing de la compañía. Solo así es posible ofrecer experiencias relevantes al cliente. Descubre que es la analítica avanzada y transversal
Qué es y para qué sirve un sistema RPA
Con la utilización de un sistema RPA se consigue que sea la tecnología la que ejecute tareas repetitivas de forma que las personas se dediquen a llevar a cabo otro tipo de acciones más creativas y de valor añadido. Gartner prevé que la adopción de RPA (Robotic Process Automation) en las organizaciones crecerá del 55% en 2019 al 90% en 2022. Antes de definir qué es la RPA o automatización robótica de procesos, hay que resaltar que se trata del mercado de software de más rápido crecimiento. Según la consultora Gartner, su adopción en las organizaciones ha pasado de crecer en el entorno del 55% en 2019 a hacerlo al 90% en 2022. El motivo de este desaforado crecimiento no es otro que con el uso de software RPA se consigue que sea la tecnología la que ejecute aquellas tareas repetitivas, monótonas y de escaso valor para que los empleados puedan llevar a cabo labores más creativas, de mayor valor añadido y que, a su vez, generen un impacto más importante en el negocio de la organización. Ante la madurez de RPA Aunque el software y los robots RPA no son una novedad del mundo tecnológico actual, es ahora cuando se puede decir que han alcanzado su madurez. En estos momentos, la automatización robótica de procesos ya puede, por ejemplo, llevar a cabo procesos o tareas relativamente complejas. Empresas pertenecientes a distintos sectores ya están empleando herramientas de RPA para realizar procesos de alta complejidad. Y es que, en realidad, los sistemas RPA no son más que robots capaces de aprender gracias al entrenamiento que se le ha proporcionado a través de diferentes reglas. Las ventajas de un sistema RPA Una de las ventajas de introducir en cualquier tipo de proceso productivo de una organización las soluciones de RPA es que éstas se pueden ir incorporando de manera progresiva. Esto supone que las empresas no tienen que realizar cambios repentinos ni variar las dinámicas sobre las que funciona una empresa. Y es que, la principal ventaja de automatizar utilizando tecnología RPA es que no impacta ni interfiere con el resto de los sistemas de la compañía: no se necesita ningún tipo de adaptaciones de los sistemas actuales ya que el automatismo actúa como un usuario más simulando las acciones necesarias. Otra de las ventajas que proporciona la RPA se encuentra en que disminuye los errores que sí podían cometer los humanos. A fin de cuentas, un robot RPA no se agota ni enferma, por lo que la eficiencia de los procesos se incrementa. Las ventajas de la implantación n de un sistema RPA son múltiples y diversas. Entre ellas se cuentan el aumento de la velocidad de ejecución de los procesos, el incremento de la fiabilidad al reducirse el número de errores, ahorro de costes operativos gracias a la automatización de tareas complejas pero rutinarias, mejora de la experiencia de empleados y clientes debido a que los procesos son más fluidos y rápidos y mayor seguridad en el tratamiento de la información. En el caso de la producción industrial, la automatización de procesos lleva produciéndose desde antes de la actual cuarta revolución industrial. Sin embargo, la digitalización ha supuesto un salto cuantitativo y cualitativo que incluye el uso del RPA para apoyar todo el ciclo productivo, desde la mejora de la logística, controles de calidad, mantenimiento predictivo, previsión de la demanda y control del inventario o el marketing. Atendiendo a los resultados, su implementación se traduce en un incremento del 40% en la calidad de los métodos y productos, un aumento de la eficiencia en un 30%, la reducción de la entrada manual de datos en un 90% y la disminución de los tiempos de producción en un 25%. Cultura de automatización Es importante que las organizaciones empiecen a crear una cultura de la automatización, que muestre las ventajas y los beneficios que proporciona RPA no solo para el negocio, sino también para el desarrollo profesional de los propios trabajadores, que pueden liberarse de las tareas tediosas para empezar a desarrollar estrategias más innovadoras y aportar más valor a la organización. Para el desarrollo de la RPA dentro de las empresas, es muy importante conocer los sistemas involucrados y la funcionalidad de los procesos. Por ejemplo, en el caso de las compañías que tienen un importante número de procesos a robotizar, será necesaria la implementación de una plataforma RPA cuyo coste puede, en un primer momento, resultar elevado, pero que se verá compensado por la reducción de costes obtenida. Monitorización de procesos Para implantar este modelo de industria, con la automatización robótica de procesos en el centro de todos los procesos, es imprescindible recurrir a soluciones como Smart Factory by aggity. Al tratarse de un sistema modular, la plataforma es capaz de adaptarse a las necesidades de cada cliente, manejar los grandes volúmenes de información de forma contextualizada y holística, e identificar la raíz de los problemas, además de predecir el comportamiento futuro de la fábrica para tomar las decisiones más adecuadas. Desde una sola plataforma es posible acceder a informes y monitorización en tiempo real, con visibilidad de todos los procesos, informatización de los muestreos de calidad, y a la planificación, organización y control de los procesos de la fábrica de manera automática y personalizada. Esta transición hacia un mayor uso de los datos lleva aparejada la digitalización de toda la información y la eliminación de los documentos en papel. Esta evolución supone un cambio en el desempeño y las funciones de los empleados, pero proporciona grandes beneficios: la mejora de la eficiencia, ya que es posible detectar fallos más rápidamente; y la reducción del gasto, al eliminar los costes, directos e indirectos, del uso de papel. Gracias a la recopilación y análisis de los datos que generan todos los activos, en las fábricas inteligentes es posible mejorar el rendimiento, las competencias laborales, corregir los errores en tiempo real y aumentar la calidad del producto final. El resultado es una empresa más competitiva y un incremento de la
Inteligencia Artificial y el aumento de la productividad empresarial
Diversos estudios estiman que para el año 2035 aquellas compañías que incorporen la Inteligencia Artificial (IA) en su modelo de negocio verán sus beneficios incrementados en un 38%. La IA será un factor fundamental de productividad y eficiencia en la empresa y en este post explicaremos cómo ayuda la Inteligencia Artificial a la toma de decisiones de las organizaciones y qué ventajas ofrece en la gestión del talento. Es una realidad que la Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología cada vez más integrada en nuestro día a día. Sin embargo, las empresas no deben dejar esta opción de lado de cara a automatizar sus procesos internos y mejorar su toma de decisiones y estrategias. Funcionalidades de la inteligencia artificial (IA) en la empresa Asistencia Virtual. Las empresas utilizan chatbots con distintas aplicaciones, como el servicio al cliente. En este sentido, un servicio de inteligencia artificial (IA) puede ser usado para responder a preguntas simples y permite que los agentes humanos se centren en los problemas más relevantes. Generar ideas. Los datos son uno de los mayores activos de las empresas hoy en día. Los sistemas de Business Intelligence (BI) son un buen ejemplo de su enorme valor. Sin embargo, hay que tener los recursos necesarios para transformarlos, un trabajo al que contribuye directamente la IA y, específicamente, el Machine Learning. Lo que hace que los sistemas de Inteligencia Artificial sean tan poderosos es que pueden aprender. Eso les permite adaptarse cuando el comportamiento del mercado cambia. Automatización de procesos manuales. La IA contribuye a automatizar rápidamente los procesos cognitivos rutinarios y mecánicos para dejar más tiempo a la innovación. El uso de algoritmos inteligentes, por ejemplo, ya puede automatizar el proceso de recopilación de datos de varios Currículums. De esta manera, podemos realizar un análisis gracias a la Inteligencia Artificial en departamentos de Recursos Humanos para determinar el talento de un empleado y su posición dentro de la compañía. Análisis de datos no estructurados. Este análisis y ordenación de datos permite la comprensión de las conversaciones de los consumidores para identificar los diferentes tipos de personalidad de los clientes. De esta forma, podrán ser atendidos por un agente con un estilo de servicio compatible. Conocer todos los datos relacionados con las ventas. En el área de ventas, los aspectos más importantes son conocer los precios, las existencias y la presencia de productos. No solo de los productos de una marca, sino también de sus competidores. Los servicios no terminan una vez que el producto se vende al consumidor. La experiencia continua y, cuando se explota correctamente, es una gran ventaja para las empresas. Mayor control en el ámbito legal. Los departamentos jurídicos de las empresas necesitan asegurarse de que sus productos se están vendiendo legítimamente. Las compañías deben identificar a los revendedores no autorizados, controlar las descripciones e imágenes que no cumplan con los requisitos establecidos. Por lo tanto, es primordial usar herramientas para detectar este tipo de infracciones lo más rápido posible y documentarlos mediante capturas de pantalla. Al mismo tiempo que aumenta la cantidad de información, el denominado Big Data, la Inteligencia Artificial (IA) resulta fundamental para darle sentido, encontrar patrones y predecir comportamientos. Por todo ello, no cabe duda de que la integración de esta tecnología en las estrategias empresariales ofrece múltiples ventajas que contribuyen a la productividad de la empresa.
Las 5 V del Big Data: las cinco dimensiones del Data
Si en el periodismo las cinco dobles uves son mandamiento, en el entorno empresarial las 5 V del Big Data son el camino que convierte los grandes volúmenes de información en inteligencia. El Big data analytics permite explotar un gran volumen de datos para que sean una fuente de inteligencia para los negocios. A continuación hablaremos de las 5 V del Big Data. Para extraer inteligencia de los grendes volúmenes de datos que manejan las organizaciones, en principio se aplicó el modelo 3-V (volumen, variedad y velocidad). Aún así, dos factores cruciales (veracidad y valor) se han sumado a la ecuación. Son las denominadas 5 V del Big Data. ¿Con qué objetivo? Se trata de cumplir con un imperativo en un mundo dominado por la sobreinformación. Distinguir entre la información significativa (la señal) de las interferencias aparentemente relevantes (el ruido), como explica el estadista y escritor estadounidense Nate Silver en su obra ‘La señal y el ruido’. Para facilitar su entendimiento y organización, el big data se puede interpretar desde dos perspectivas: Lo tangible del big data: en esta perspectiva observamos parámetros medibles de forma cuantitativa. La velocidad, el volumen y la variedad se pueden expresar mediante unidades de medición que facilitan su organización. Lo intangible del big data: se trata de la calidad de los datos. La calidad depende del valor y la veracidad. Al no ser parámetros medibles cuantitativamente, sino cualitativamente, el proceso es más complejo. Las 5 V’s del big data En este contexto, la comunidad tecnológica ha establecido las 5 V´s del big data, que actúan como directrices para el tratamiento de los datos: Volumen Uno de los problemas que plantea el big data es el gran volumen de datos a de gestionar. Este torrente de datos, en buena medida procedente de las redes sociales y nuevas plataformas, encierra un potencial inmenso y también un desafío. Su flujo continuo provoca que los datos tengan un ciclo de vida muy corto. Los avances tecnológicos posibilitan, no obstante, nuevas formas avanzadas de almacenamiento, así como de administración, explotación y análisis. Velocidad El corto ciclo de vida de los datos obliga a que exista una gran velocidad de respuesta y de procesamiento para evitar su obsolescencia. Una rápida respuesta es clave a la hora de optimizar y rentabilizar el uso adecuado de los datos. De esta forma se aumenta la precisión y calidad de los resultados. Variedad Las nuevas plataformas y redes sociales, además de reducir el ciclo de vida de los datos, han provocado que su procedencia sea de muchas más fuentes. La amalgama incluye textos, imágenes, web data, tweets, audio, vídeo, etc. Esto dota al big data de infinidad de posibilidades, pero también complica su almacenamiento, procesamiento y análisis. Veracidad La veracidad afecta a la calidad de los datos. Es necesario controlar la integridad y la fiabilidad de los datos. Solo si los datos son buenos, fiables, en definitiva, veraces, las decisiones tomadas en función de estos serán acertadas. Valor El valor es el factor más importante del big data y, en cierta medida, engloba a todos los demás. Al fin y al cabo, si todos los demás parámetros son correctos, se podrá extraer más información y conocimiento. En consecución, serán datos muy valiosos. El valor supone rentabilizar los datos, extraer toda la inteligencia que encierran y generar ventajas competitivas. El diseño y despliegue de soluciones y herramientas de big data analytics, con la inteligencia artificial como aliada, debe llevarse a cabo teniendo en cuenta las cinco V´s. Es así como ayudamos a nuestros clientes a ganar en inteligencia, mejorar la tomar de decisiones e imprimir eficiencia a sus procesos. En definitiva, ayudamos a transformar los datos en información y acción para mantener una posición competitiva y generar nuevas oportunidades de negocio. Entradas destacadas
Big data analytics, empresas más productivas
Los entornos empresariales cuentan con uno de los activos más valiosos como son sus propios datos. Las organizaciones generan enormes volúmenes de información que pueden explotarse para que sean una fuente de inteligencia gracias al Big Data Analytics Como generador de inteligencia, el uso de Big Data Analytics aumenta la productividad de la empresa e influye directamente en sus resultados. Una de las claves que va a marcar la diferencia entre todo tipo de organizaciones en los próximos años va a ser el uso y la capacidad que tengan para extraer el valor de los datos con los que trabajen. Por este motivo, el empleo de técnicas y herramientas de Big Data Analytics está cobrando una mayor importancia entre los departamentos de TI de las empresas. Qué es el Big Data Analytics El almacenamiento de datos y su tratamiento es algo que siempre ha existido en las empresas. También el análisis de esa información. Sin embargo, Big Data Analytics es una forma de análisis avanzado en el que se emplean aplicaciones complejas conjuntamente con otros elementos como el uso de modelos predictivos o la utilización de algoritmos estadísticos con un único fin: extraer el valor de todos esos datos. La importancia del Big Data Analytics La diferencia con respecto a hace unos años radica en que la evolución tecnológica ha permitido que ahora se pueda extraer todo el valor de los datos recopilados por las empresas. Por eso, están empleando herramientas y soluciones de Big Data Analytics para poder tomar decisiones basadas en datos y que, de esta forma, se puedan mejorar los resultados relacionados con el negocio. Se puede afirmar que Big Data Analytics no es más que la unión de Big Data y Business Analytics, y permite lograr unas mayores ventajas competitivas en apartados como campañas de marketing, obtención de nuevas oportunidades de negocio, establecimiento de una relación con el cliente más personalizada o mejorar la gestión de los recursos humanos. Cómo se extrae el valor del dato El Big Data ha revolucionado la utilización que se hace de los datos de las compañías. Tal es así que, desde hace unos años ha emergido una nueva figura en el organigrama de una organización como es el analista de datos o también llamado científico de datos. Éstos son los encargados de recopilar, procesar, limpiar y analizar la ingente cantidad de información y que hasta ahora no eran recogidas por las tradicionales soluciones de Business Intelligence. Estos profesionales del dato recopilan información procedente de una amplia variedad de fuentes como clics de Internet; registros del servidor web; aplicaciones en la nube; contenido de redes sociales y de correos electrónicos, o información de dispositivos IoT, entre otros. Recogen y analizan datos estructurados como no estructurados. Una vez que los datos se recopilan y almacenan en un data lake, se organizan y configuran para a continuación limpiarlos para que las distintas herramientas de análisis extraigan todo su valor y se permita la toma de decisiones. Las ventajas del Big Data Analytics Son varias las bondades que para las empresas tiene el uso del Big Data Analytics, entre las que se pueden señalar el ahorro de costes, anticiparse a las necesidades del cliente o adelantarse a tendencias o incluso riesgos que puedan producirse en el futuro. Pero de todas ellas, la mayor de todas las ventajas es que el Big Data Analytics potencia la productividad de las empresas y lo hace de las siguientes maneras: – Mejorando la toma de decisiones. Con el buen uso de los datos es posible tomar decisiones bien informadas. – Anticipando los fallos potenciales de los equipos y las máquinas de una planta de fabricación. Con el Big Data Analytics, las compañías pueden determinar las circunstancias que tienden a provocar que un equipo se averíe. De esta forma, es posible intervenir antes de que ocurra un fallo grave. – Maximizando la rentabilidad de cada fase del proceso de fabricación. Este software permite entender el proceso y los principales factores que inciden sobre él, organizándolo de tal forma que se optimice la producción. – Posicionándose frente a la competencia. Para cualquier empresa, conocer y manejar de manera óptima todos sus datos supone una ventaja competitiva. Por qué utilizar herramientas de Big Data Analytics La tecnología ha evolucionado y esto permite que el dato sea cada vez más relevante en la estrategia de cualquier compañía. Existen varias herramientas en el mercado, entre las que destaca Analytics by aggity que incorpora una tecnología de analítica avanzada transversal a todas las áreas del negocio que apoya a las compañías gracias a la incorporación de nuevas tecnologías, que permite crear nuevos modelos y mejorar la experiencia digital y omnicanal de los clientes. En definitiva, permite que las empresas puedan tomar decisiones de forma ágil y rápida y posibilitando que crezcan de forma escalada y sostenible. En definitiva, el uso de herramientas de Big Data Analytics va a ser esencial para el desarrollo de cualquier organización ya que, entre otros elementos, les va a otorgar: – Feedback y retroalimentación: El análisis a través de un software permite conocer los resultados de las acciones realizadas en tiempo real (real time big data). De esta forma se puede corregir rápidamente cualquier error en las estrategias. – Mayor velocidad en la toma de decisiones: Manejar de forma dinámica toda la información que proporciona el big data ayuda a tomar decisiones inteligentes de forma ágil. Gracias al software de análisis y medición de datos es posible detectar oportunidades antes de, por ejemplo, lanzar nuevos productos o servicios al mercado. – Mejora de la experiencia del cliente: Al poder acceder en tiempo real a la información de cualquier cliente, es posible responder a sus solicitudes con mayor velocidad, precisión y exactitud. Además, con un software de big data analytics se automatiza el proceso y resulta más sencillo dar respuesta a los diferentes tipos de demandas de los usuarios. – Potenciación de la seguridad de los sistemas. Las herramientas de Big Data Analytics pueden automatizar la percepción de anomalías
Análisis de big data, clave en la fidelización de clientes
El big data ha entrado en el mercado del gran consumo. En este post explicamos cómo se pueden optimizar las ventas en una empresa retail con un programa de big data marketing para empresas. Saber cómo extraer conocimiento de la gran cantidad de datos a las que las marcas tienen acceso hoy en día es prioritario. Asimismo, es imperativo aprovechar el insight del consumidor para lograr su máxima fidelización. Tipos de clientes: Clientes apóstoles. Aquellos que manifiestan el más alto nivel de compromiso con la marca y la empresa. Clientes fieles o leales. Aunque no manifiestan de forma tan abierta su compromiso con la marca como los anteriores, este tipo de clientes nunca fallan a la marca. Clientes indiferentes. Este tipo de clientes se caracteriza por tener una actitud neutral hacia un producto. No sienten ni atracción ni rechazo por lo que la empresa ofrece, y son de los más difíciles de captar. Pocos acaban por sumarse a una determinada marca. Clientes mercenarios. Aquellos que no priorizan la calidad del producto ni sus características. No dudan en cambiar de marca si se les ofrece un precio más bajo y no demuestran niveles de fidelidad. Clientes potencialmente desertores. Se trata de los consumidores que están atravesando situaciones negativas con el producto. Su nivel de compromiso hacia la marca disminuye. Son clientes que aún no se han ido, pero que seguramente lo hagan. Clientes impacientes. Este cliente se quedará con la marca capaz de atender con mayor rapidez sus solicitudes. Lo que realmente le importan son las soluciones a su problema. Clientes objetivo. Su prioridad es valorar si lo que se le ofrece supone un verdadero beneficio para sus necesidades. La clave para su convencimiento es suministrarle información, datos y cifras. En este punto, cabe distinguir entre las acciones por parte de la empresa para captar nuevos clientes, y las acciones para fidelizar a los que ya tiene. Retener a los clientes es más barato que conseguir nuevos. En este sentido, la gestión de la experiencia del consumidor es la manera más rentable de asegurar su satisfacción. Así, la utilización de un programa con herramientas para el big data es imprescindible para conocer al consumidor y poder involucrarlo, tanto emocional como intelectualmente con la marca. Estrategias de fidelización de clientes: Acumular la máxima información posible sobre cada cliente. Transformar esa información en acciones concretas y ver qué necesidades tienen. Hacer que el cliente se sienta escuchado. Crear un sentimiento de pertenencia a un grupo. Pedirle que participe aportando ideas o soluciones. Todo esto se acaba resumiendo en conocer a fondo al cliente y convencerle de que es importante en la empresa. Sin embargo, muchas organizaciones aún no son conscientes de todo el valor que pueden extraer analizando los datos de los que disponen. Esto debe hacerse de forma ordenada e inteligente con un programa de big data analytics. Es imprescindible conocer a fondo al cliente y convencerle de que es importante en la empresa Cómo utilizar el big data de cara a la fidelización de clientes Realización de informes. Dar forma a los datos para crear informes que ayuden a evaluar ciertas áreas de negocio o ciertos proyectos. Investigación de mercado. Conocer qué está pasando, cómo se mueven los consumidores en el mercado, así como saber cuáles son las tendencias. Satisfacción del cliente. Conocer a los compradores para ofrecerles la mejor experiencia. Gestión de reputación. En relación con el punto anterior, conocer al cliente también proporciona a la empresa información de su opinión sobre el negocio. Con esta información se puede trabajar en acciones concretas. En definitiva, la clave no está en la cantidad de datos que maneja la empresa, si no en el hecho de que la marca pueda obtener una ventaja competitiva, y con rentabilidad, con el buen uso y análisis de estos. Entradas destacadas
Business Intelligence y Business Analytics, aliados naturales
La era digital en la que nos encontramos propicia la generación de un tsunami de datos que no frena. De hecho, cada día se generan cerca de 3.000 millones de GB de datos, según IBM. Ante esta situación, resulta imperativo para las empresas manejar de forma correcta toda la información para sacarle el mayor rendimiento posible. Lo principal es esclarecer dudas y conceptos: Business Intelligence (BI) no es lo mismo que Business Analytics. En este post analizaremos cuáles son las diferencias entre ambos conceptos y cómo son aliados a la hora de beneficiar las estrategias de la empresa. Tanto el BI como el Business Analytics aprovechan la información para favorecer una mejor toma de decisiones de negocio. Sin embargo, existen diferencias en cuanto a la naturaleza y la forma en la que utilizan la información de forma diferente. Business Intelligence Transforma, a través de una serie de técnicas, todos los datos de una empresa en información. Un software de Business Intelligence identifica indicadores que pueden ser explotados para tomar las mejores decisiones (listados de ventas o cuadros de control de producción). Se centra en el histórico de los datos, da testimonio de la evolución y trayectoria de la empresa. Toma decisiones en base al pasado Business Analytics Utiliza técnicas como algoritmos predictivos o modelos estadísticos para transformar datos en información. Emplea esa información para predecir posibles resultados (Machines Learning, Data Minig). Aporta la predicción del futuro. En este sentido, es necesario matizar que el BI es un conjunto de técnicas que ha venido empleándose desde hace años en distintos sectores para ayudar a la toma de decisiones. La novedad es que en los últimos años ha parecido un nuevo concepto: el Big Data. El Big Data, junto con los métodos avanzados de procesamiento estadístico y matemático de datos, permite una toma de decisiones aún más estratégica. Ahora, la empresa, además de resumir el pasado (enfoque Business Intelligence) puede también establecer relaciones entre variables para adelantarse al futuro (Enfoque Business Analytics). Por lo tanto, el BI recaba la información histórica de la empresa y la analiza para entender el pasado. Por su parte, el Business Analytics ofrece un enfoque que se centra en el presente para construir una visión más clara del futuro. De esta manera, al aunar ambas técnicas la empresa puede diseñar estrategias que se adelanten al futuro (como en qué mes habrá más ventas) y tomar decisiones que mejoren notablemente la competitividad del negocio. Es decir, ambas estrategias se complementan a la perfección. La toma de decisiones estratégicas tradicional (BI) se ha enriquecido gracias al Big Data Entradas destacadas
Beneficios del Big Data en la empresa
Big Data es un término que describe el gran volumen de datos que se genera de forma continua. En cualquier caso, lo más importante no es la cantidad, sino lo que las empresas pueden hacer con este maremágnum de información. Se trata de explotar el Big Data para obtener beneficios para la empresa. Pero ¿cómo se puede aprovechar la organización del Big Data? En esta infografía de los beneficios del Big Data en la empresa te mostramos a modo de resumen algunas de sus principales ventajas: Sin duda, las bondades del Big Data, cuando se explota con herramientas de Business Intelligence (BI) y analítica avanzada, son innegables. Primero, porque permite responder a múltiples preguntas de las empresas, proporciona visión y puntos de referencia. Segundo, porque resuelve de forma ágil retos empresariales que antes exigían mucho más tiempo y recursos. En definitiva, el buen uso del Big Data se traduce en múltiples beneficios para la empresa. Ventajas de aplicar el Big Data en las empresas 1. Mejora de la toma de decisiones. Mediante el análisis de datos se mejora la toma de decisiones en la organización. Se trata de reducir los riesgos estudiando la información de clientes, empleados o la que generan sensores localizados en productos. De esta manera, es posible llegar a decisiones inteligentes de forma ágil y con máxima probabilidad de éxito. 2. Mejora en la eficiencia y optimización de costes. El análisis de Big Data puede acelerar la velocidad con la que se desarrolla un producto. La empresa maneja ingentes datos que, explotados con un programa de Big Data analytics para la industria, acortan el desarrollo. Esto se traduce en una reducción de costes, y, por lo tanto, grandes beneficios para a la empresa. 3. Segmentación de los clientes. Las empresas pueden orientar productos y servicios a satisfacer las necesidades y deseos de los consumidores de manera específica. Gracias al Big Data es posible utilizar todos los datos sobre los clientes de los que dispone la organización para desarrollar un marketing personalizado. Igualmente, el desarrollo de productos y servicios o la atención cliente también gana en eficiencia con una correcta explotación de los datos. 4. Seguridad en los datos. Gracias al Big Data se puede mantener un control rápido y eficaz del ecosistema de datos de la organización para identificar potenciales amenazas internas. Además, es posible detectar si hay información sensible que no está protegida de manera adecuada. 5. Mejora de la accesibilidad de la información dentro de la empresa. Al digitalizar los datos y habilitar herramientas que facilitan la búsqueda de información se genera una dinámica de trabajo más fluida. Lo que se traduce en mayores beneficios para la empresa. 6. Nuevas fuentes de ingresos. La información que se obtiene del análisis del Big Data puede comercializarse como datos de tendencias a otras empresas interesadas en extraer su valor. De esta manera, se abre una nueva vía de ingresos. 7. Ventajas competitivas. La extracción y análisis de datos ayuda a determinar el comportamiento de los clientes, y a fijar precios en consecuencia. Como resultado, el Big Data permite, por ejemplo, actualizar, optimizar y afinar inventarios en función de la demanda en tiempo real. Descubre todas las ventajas del Big data en empresas
Qué es el Big Data: el ojo que todo lo ve
La acción de recopilar y almacenar grandes cantidades de información para su análisis se viene realizando por parte de las empresas desde muchos años, aunque no fue hasta la primera década del siglo XXI cuando surge el concepto Big Data. Desde entonces ha quedado demostrado que el éxito no radica tanto en los datos en sí, sino en lo que se hace con ellos, de tal forma que, cuando se combina el Big Data con la analítica y las herramientas de Business Intelligence (BI) es posible, por ejemplo, detectar hábitos de compra o de comportamiento de los clientes, identificar fallos y problemas o tomar decisiones más acertadas. El Big Data podría asemejarse a una especie de “ojo que todo lo ve” que alcanza a grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como desestructurados, que se reciben a una gran velocidad. Por su parte, la analítica y las herramientas BI se aplican al análisis de toda esta información con objetivos como la optimización y la mejora del rendimiento. Constantemente se confunden ambos términos y la mejor analogía para entenderlo sería la antes citada. Tomando con ejemplo la novela 1984 de George Orwell el “Gran Hermano” o el “Ojo que todo lo ve” sería en este caso el Big Data y las instituciones reguladoras, “El ministerio del amor, de la paz, de la abundancia y de la verdad”, equivaldrían al BI como órganos reguladores de toda la información para mejorar a la sociedad, o en nuestro caso el BI se aplicaría al análisis y la explotación de los datos para optimizar el rendimiento del negocio. Big Data es un conjunto de datos o combinaciones de datos cuyo volumen, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales. Lo que hace que Big Data sea tan útil para las empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que, en muchos casos, las organizaciones ni siquiera saben que tienen, es decir, proporciona un punto de referencia, permite identificar los problemas de una forma más comprensible y diseñar estrategias basadas en información En la actualidad los volúmenes de datos son tan ingentes que su recopilación, gestión y análisis resulta imposible con herramientas convencionales. Si nos limitamos a la gestión de información estructurada, la solución Uniclass Gestión Documental by aggity posibilita la correcta gestión, almacenamiento, accesibilidad, conexión y administración a los documentos de la empresa. Este software permite asignar a cada documento multitud de características que van a permitir organizarlos automáticamente de manera eficaz y útil para la operativa. Además, y gracias a la digitalización, su uso posibilita la reducción del uso y manejo de documentación en papel y por, extensión, de los gastos. Pero los volúmenes actuales de información incluyen tanto información estructurada como no estructurada y por ese motivo hemos reforzado nuestra oferta de soluciones Big data y BI. La propuesta BI – Big Data by aggity, integrada en nuestra oferta de soluciones de Transformación Digital, se enfoca especificación a la transformación de los datos de la actividad de la empresa en información de valor en la que apoyar la toma de decisiones. En el entorno industria. BI – Big Data para Industry 4.0 by aggity a la información se suma la relativa a los procesos de fabricación con el principal objetivo de mejorar la eficiencia de los procesos productivos y de la fábrica o las plantas de fabricación en su conjunto. Mejorar la experiencia del cliente y la gestión del gasto Otro de los ámbitos en los que la recopilación y el análisis de información resulta prioritario es en el marketing y la relación con los clientes. En este entorno, la solución RedPoint Global by aggity integra tecnología de Big Data y analítica para permitir a las organizaciones unificar todas las fuentes de datos y extraer de estos el máximo valor para aplicarlo a la mejora de las relaciones con los clientes y a la puesta en marcha y el desarrollo de acciones de marketing. La recopilación y el análisis de datos es también fundamental en el entorno financiero y, por ello, la tecnología Big Data y las herramientas BI también forman parte de Proactis by aggity, una solución para la gestión del gasto y el aprovisionamiento que incorpora, en sus diferentes módulos, capacidades de gestión y análisis de datos. Nuevamente, en el entorno de la información estructurada, la solución permite, por ejemplo, la obtención y el registro de todo tipo de facturas, tanto en papel como electrónicas, para su procesamiento. Y si ampliamos el foco a la gestión de proveedores y el aprovisionamiento, también aquí la analítica juega un papel protagonista. En definitiva, sea cual sea el ámbito funcional, la explotación y el análisis de los datos es una pieza básica que permite a las soluciones software utilizadas en diferentes entornos contribuir a la mejora continua del rendimiento de la empresa, ya sea para producir de forma más eficaz, para establecer mejores relaciones con los clientes o para lograr la excelencia en el control del control del gasto.